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基于连续最大流算法眼底OCT图像视网膜层分割方法研究

【摘要】:由于眼部疾病的发病率逐年增加,眼部疾病的诊断与研究受到了极其广泛的关注。其中,眼底图像视网膜层分割是眼科学医疗辅助诊断系统中的一个极为关键的步骤。随着现代医疗技术的发展,医学影像在现代临床诊断和医学研究中起到越来越显著的作用,为疾病的诊断与治疗提供了重要的科学依据。光学相干层析技术(optical coherence tomography,OCT)作为一种新型的医学成像技术,具有无接触、非入侵、实时活体成像等优点,可以获得清晰的眼底视网膜结构图像,监测到视网膜的细微变化。通过对视网膜层厚度、形状等结构信息的异常分析可以检测多种疾病,因而在眼科学中获得了广泛地关注与应用。传统的眼底图像视网膜层分割主要以手动分割为主,不但费时、耗力,效率较低,而且分割结果很大程度上取决于医生的先验知识、工作状态、经验等主观因素,可重复性较差。根据目前的医疗情况,常常有大量的医学图像数据需要及时处理,医生资源不足,手动分割已经不能满足现代临床医学的需要。因此,计算机辅助医疗诊断和眼底OCT图像视网膜层自动分割已经成为国内外研究的热点课题,有助于提高医学图像处理的效率,改善分割结果,缓解医生的工作压力,提高疾病诊断与治疗的准确性。本文针对眼底OCT图像中视网膜的结构特征,主要研究了基于连续最大流算法的眼底OCT图像视网膜层自动分割方法。首先,本文简单介绍了眼底OCT图像视网膜层分割方法的研究背景和目的,并对国内外研究现状进行阐述与分析;其次,本文介绍了OCT技术和眼底图像的相关知识;然后对连续最大流算法进行分析,在此基础上,本文提出了一种基于连续最大流算法的改进方法,对眼底OCT图像视网膜层进行自动分割。本文方法首先对原始图像进行压平处理,得到光滑扁平的视网膜图像,以减少分割时间,提高分割效率与准确性;然后运用改进的连续最大流算法对图像进行粗分割,得到除了INL-OPL和OS-RPE边界线之外的7条视网膜层边界线,再分别提取出这两条边界线所在区域,进行单独分割,将分割后的所有视网膜层边界线进行叠加得到最终的实验结果。最后,根据实验结果的对比与分析,说明了本文方法能够有效地分割出眼底OCT视网膜图像中能辨别出的所有视网膜层,并且具有较高的准确性和可靠性。

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